CN105617536A

CN105617536A - 旋转逆向调强放疗优化方法及装置

Info

Publication number: CN105617536A
Application number: CN201510990902.9A
Authority: CN
Inventors: 周婧劼; 张鹏
Original assignee: Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Current assignee: Shanghai United Imaging Healthcare Co Ltd
Priority date: 2015-12-24
Filing date: 2015-12-24
Publication date: 2016-06-01

Abstract

本发明提供的旋转逆向调强放疗优化方法及装置，包括：获取多个方向的备选射野，将器官分成多个器官体元，将各方向的备选射野分成多个子射束，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献；逐步迭代依次将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的强度；对各参考射野所对应的子野进行优化；输出满足设定要求的各参考射野及其相应的子野形状，以及相应的子野形状所需的强度。本发明中，将大规模非线性问题分解成两个较小规模问题分别求解，每次迭代中可在多项式时间内分别得到两个较小规模问题的全局最优解，算法收敛快，减少用户工作量。

Description

旋转逆向调强放疗优化方法及装置

技术领域

本发明主要涉及放疗技术领域，尤其涉及一种旋转逆向调强放疗优化方法及装置。

背景技术

放射治疗是利用一种或多种电离辐射对恶性肿瘤及一些良性病进行的治疗。调强放疗(intensitymodulatedradiationtherapy，IMRT)即是放疗的一种，由三维适形放疗发展而来。调强放疗要求辐射野(后文简称射野)内射束强度按一定要求进行调节。调强放疗是在各处射野与靶区外形一致的条件下，针对靶区三维形状和要害器官与靶区的具体解剖关系对射束强度进行调节，单个射野内射束强度分布是不均匀的，但是整个靶区体积内剂量分布比三维适形放疗更均匀。

调强放疗中把每一个射野分割成多个细小的子野。在制定放疗计划时，按照靶区的三维形状和与相关危及器官之间的解剖关系，对这些子野分配以不同的权重，使同一个射野内产生优化的、不均匀的强度分布，以便使通过危及器官的束流通量减少，而靶区其他部分的束流通量增大。

目前临床上采用逆向算法来制定调强放疗计划，即由用户指定射野的方向和个数、肿瘤上的目标剂量和危及器官上的剂量约束，由优化算法迭代给出每个射野所包含的子野个数、形状及权重。美国专利12/834067和8229071B2提出的旋转逆向调强治疗方式中，在放射治疗头连续旋转过程中非连续出束，一般情况下两个出束区间之间存在一个关束区间，且子野形状在出束时保持不变，在关束时连续变化，然而，该专利并没有给出具体优化算法。此外，Kainz等提出采用模拟退火算法进行优化，但模拟退火算法求解大规模优化问题速度非常慢，且优化结果严重依赖于参数选择，具体参见公开文献“AplanninganddeliverystudyofarotationalIMRTtechniquewithburstdelivery”。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种旋转逆向调强放疗优化方法及装置，能够优化射野方向，解决现有技术中计算量大，优化速度慢的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供旋转逆向调强放疗优化方法，包括：

获取多个方向的备选射野，将器官分成多个器官体元，将各方向的备选射野分成多个子射束，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献；

逐步迭代依次将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的强度；

对各参考射野所对应的子野进行优化；

输出满足设定要求的各参考射野及其相应的子野形状，以及相应的子野形状所需的强度。

可选的，依据第一模型求得参考射野并确定相应子野形状，选取目标函数为其中，w_j为第j个器官体元的权重，D_ij为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，y_k为第k个备选射野当前的剂量贡献，t_j为第j个器官体元目标剂量，目标函数对y_k的偏导数为D_j为当前优化出的所有参考射野对第j个器官体元的实际剂量，得出g_k值最小的一组子射束组成的集合为参考射野。

可选的，进行第一次优化时，D_j等于零。

可选的，依据一第二模型求解该参考射野所需的强度，根据求出D_kj，D_kj为该当前优化出的第k个参考射野对第j个器官体元的剂量贡献，根据f(Y_k)＝∑w_j(∑Y_kD_kj-t_j)²对y_k进行优化。

可选的，参考射野的个数或个数范围是被预定的。

可选的，产生的子野强度有上下限约束，子野形状必须满足机器约束以及其他影响通过剂量验证的约束。

可选的，对各参考射野所包含的各子野进行优化的步骤包括：进行子野形状和权重优化。

相应的，本发明还提供一种旋转逆向调强放疗优化装置，包括：

射野角度及形状优化模块，配置为获取多个方向的备选射野，将器官分成多个器官体元，将各方向的备选射野分成多个子射束，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献，将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的剂量；

直接子野优化模块，连接该射野角度及形状优化模块，配置为对各参考射野所包含的各子野进行优化，且输出满足设定要求的子野优化结果。

可选的，进行第一次优化时，D_j等于零。

可选的，还包括剂量计算模块，连接该射野角度及形状优化模块和该直接子野优化模块，配置为计算射野的剂量分布。

可选的，该直接子野优化模块通过进行子野形状和权重调整来对各参考射野所包含的各子野进行优化。

可选的，还包括剂量体积直方图计算模块，连接该射野角度及形状优化模块和该直接子野优化模块，配置为计算射野的剂量体积直方图。

与现有技术相比，本发明中，将大规模非线性问题分解成两个较小规模问题分别求解，每次迭代中可在多项式时间内分别得到两个较小规模问题的全局最优解，算法收敛快，减少用户工作量。

附图说明

图1为本发明一实施例中的旋转逆向调强放疗优化方法的流程图；

图2为本发明一实施例中多个方向射野的示意图；

图3为本发明一实施例中将器官分成多个体元的结构示意图；

图4为本发明一实施例中旋转逆向调强放疗优化装置的流程图。

具体实施方式

下面将结合示意图对本发明的旋转逆向调强放疗优化方法及装置进行更详细的描述，其中表示了本发明的优选实施例，应该理解本领域技术人员可以修改在此描述的本发明，而仍然实现本发明的有利效果。因此，下列描述应当被理解为对于本领域技术人员的广泛知道，而并不作为对本发明的限制。

本发明的旋转逆向调强放疗优化方法包括：获取多个方向的备选射野，将器官分成多个器官体元，将各方向的备选射野分成多个子射束，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献；逐步迭代依次将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的强度；对各参考射野所对应的子野进行优化；输出满足设定要求的各参考射野及其相应的子野形状，以及相应的子野形状所需的强度。本发明中，将大规模非线性问题分解成两个较小规模问题分别求解，每次迭代中可在多项式时间内分别得到两个较小规模问题的全局最优解，算法收敛快，减少用户工作量。

以下结合附图1～图4对本发明的旋转逆向调强放疗优化方法及装置进行详细的描述，图1为旋转逆向调强放疗优化方法的流程图，具体包括如下步骤：

执行步骤S1，参考图2所示，获取多个方向的备选射野，如图2中的op1、op2、op3、……等方向，本实施例中，备选射野的所有方向可以是用户预先设定的，也可以通过本发明的优化方法得出。在放疗过程中，在区间[CP₀，CP₁]，[CP₂，CP₃]，[CP₄，CP₅]，[CP₆，CP₇]关束，即不进行放疗，并且在关束区间内从上一次开束时子野形状连续变化到下一次开束时所需子野形状。而在剩余区间[-a₁，+a₁]，[-a₂，+a₂]，[-a₃，+a₃]开束，在开束区间内保持子野形状不变并出束进行放疗。本实施例中，需要找出各个方向上的合适的射野形状和强度。

参考图3所示，将器官离散成多个器官体元的集合，例如，将器官分成j个体元，同时，将各方向的备选射野均分成多个子射束，例如，各方向的备选射野共包括i个子射束，每个方向的备选射野包括其中的部分子射束，之后，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献D_ij，D_ij即为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，单位为cGy/MU。在本发明的实施例中，可使用笔形束(PencilBeam)、卷积(Convolution)或者蒙特卡罗(MonteCarlo)等方法来计算得到单位剂量贡献D_ij。

执行步骤S2，逐步迭代依次将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的强度。

具体的，依据第一模型求得参考射野并确定相应子野形状，第一模型选取目标函数为

其中，w_j为第j个器官体元的权重，权重w_j为用户预先根据需要进行设定的，D_ij为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，y_k为第k个备选射野当前的剂量贡献，t_j为第j个器官体元目标剂量，目标剂量t_j为用户预先根据需要进行设定的。接着，将目标函数对y_k求偏导，则目标函数对y_k的偏导数为

g_{k} = \frac{\partial f}{\partial y_{k}} = 2 \underset{j}{Σ} w_{j} {(Σ Y_{k} \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j} - t_{j}) \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j}} = 2 \underset{j}{Σ} {w_{j} (D_{j} - t_{j}) \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j}} = 2 \underset{i &Element; k}{Σ} {\underset{j}{Σ} w_{j} (D_{j} - t_{j}) D_{i j}}

其中，D_j为当前优化出的所有参考射野对第j个器官体元的实际剂量，可以理解的是，在进行第一次优化时，D_j等于零，进行第二次优化时，D_j等于第一次优化出的参考射野的实际剂量，进行第三次优化时，D_j等于第一次和第二次优化出的参考射野的实际剂量的和，并以此类推。在本实施例中，通过计算得出g_k值最小的一组子射束组成的集合为参考射野，也就是说，每个参考射野对应一个子野形状。参考射野的个数小于等于备选射野的总数，并且，最终选取的参考射野的个数或个数范围是被预定的，例如可以由算法根据肿瘤类型预设，或者由用户指定。

接着，依据一第二模型求解该参考射野所需的强度，根据求出D_kj，D_kj为该当前优化出的第k个参考射野对第j个器官体元的剂量贡献，再根据目标函数f(Y_k)＝∑w_j(∑Y_kD_kj-t_j)²对y_k进行优化，其中，Yk∈[MUmin，MUmax]。在本实施例中，产生的子野强度有上下限约束，子野形状必须满足机器约束以及其他影响通过剂量验证的约束，避免产生低效的子野，延长治疗时间。

之后，再进行逐步迭代将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的备选射野依次选出作为参考射野，形成参考射野的集合，并确定各个参考射野相应的子野形状及其所需的强度。本发明中，若所需的参考射野的个数小于备选射野的总数时，本发明的优化方法能从多个备选射野中选出较优的射野作为参考射野。

本发明中，将大规模非线性问题分解成两个较小规模问题分别求解，即先通过第一模型求解出参考射野的形状，再通过第二模型求解出参考射野的强度，逐步迭代将所有的参考射野求解出来。并且，每次迭代中可在多项式时间内分别得到两个较小规模问题的全局最优解，算法收敛快，减少用户工作量。

执行步骤S3，对各参考射野所对应的子野进行优化，对各参考射野所包含的各子野进行优化的步骤包括：进行子野形状和权重优化。举例来说，可采用以下方法调整子野形状：对每一个子野的每一个多叶光栅的叶片，随机选择叶片移动方向和步长；计算叶片移动后的剂量分布及相应的目标函数的值，如果目标函数值下降，则接受该叶片移动，否则拒绝叶片移动。

执行步骤S4，输出满足设定要求的各参考射野及其相应的子野形状，以及相应的子野形状所需的强度。本实施例中，需要判定子野优化结果是否满足用户设定的要求，如果是则输出结果。如果不是，说明该病例比较复杂，可以重复步骤304的计算来补充新的备选射野，并重复步骤S2～S3。当然，如果有较大的把握预期子野优化结果能够满足设定要求，则不必进行额外的判定，直接输出子野优化结果。

射野角度及形状优化模块10，射野角度及形状优化模块10配置为获取多个方向的备选射野，将器官分成多个器官体元，将各方向的备选射野分成多个子射束，计算各方向的备选射野的各子射束对各器官体元的单位剂量贡献，将多个方向的备选射野中使调强放疗的计划质量提升最大的一个或多个备选射野作为参考射野，并确定各参考射野相应的子野形状及其所需的强度。在本发明中，射野角度及形状优化模块10依据第一模型求得参考射野并确定相应子野形状，选取目标函数为其中，w_j为第j个器官体元的权重，D_ij为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，y_k为第k个备选射野当前的剂量贡献，t_j为第j个器官体元目标剂量，目标函数对y_k的偏导数为

g_{k} = \frac{\partial f}{\partial y_{k}} = 2 \underset{j}{Σ} w_{j} {(Σ Y_{k} \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j} - t_{j}) \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j}} = 2 \underset{j}{Σ} {w_{j} (D_{j} - t_{j}) \underset{i &Element; k}{Σ} D_{i j}} = 2 \underset{i &Element; k}{Σ} {\underset{j}{Σ} w_{j} (D_{j} - t_{j}) D_{i j}},

D_j为当前优化出的所有参考射野对第j个器官体元的实际剂量，得出g_k值最小的一组子射束组成的集合为参考射野。需要说明的是，进行第一次优化时，D_j等于零。接着，射野角度及形状优化模块10依据一第二模型求解该参考射野所需的强度，根据求出D_kj，D_kj为该当前优化出的第k个参考射野对第j个器官体元的剂量贡献，根据f(Y_k)＝∑w_j(∑Y_kD_kj-t_j)²对y_k进行优化。在本实施例中，产生的子野强度有上下限约束，子野形状必须满足机器约束以及其他影响通过剂量验证的约束。参考射野的个数或个数范围是被预定的。

直接子野优化模块20，连接该射野角度及形状优化模块10，配置为对各参考射野所包含的各子野进行优化，且输出满足设定要求的子野优化结果。对各参考射野所包含的各子野进行优化的步骤包括：进行子野形状和权重优化。

数据输入输出模块30，连接射野角度及形状优化模块10，配置为接受每个子野强度的上下限约束、最小子野面积以及每个射野下最大子野个数的设置。可以理解，当需要时数据输入输出模块30还能够接受其它信息，例如获得病人数据、机器参数和其它用户设置参数。

剂量计算模块40，连接该射野角度及形状优化模块10和该直接子野优化模块20，配置为计算射野的剂量分布。射野角度及形状优化模块10和直接子野优化模块20可以向剂量计算模块40提供当前需要优化的射野，由后者返回当前剂量分布。

剂量体积直方图计算模块50，连接该射野角度及形状优化模块10和该直接子野优化模块20，配置为计算射野的剂量体积直方图。射野角度及形状优化模块10和直接子野优化模块20可以向剂量体积直方图计算模块50提供当前剂量分布，由后者返回剂量体积直方图。

综上所述，本发明中，将大规模非线性问题分解成两个较小规模问题分别求解，每次迭代中可在多项式时间内分别得到两个较小规模问题的全局最优解，算法收敛快，减少用户工作量。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，包括：

对各参考射野所对应的子野进行优化；

2.如权利要求1所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，依据第一模型求得参考射野并确定相应子野形状，选取目标函数为其中，w_j为第j个器官体元的权重，D_ij为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，y_k为第k个备选射野当前的剂量贡献，t_j为第j个器官体元目标剂量，目标函数对y_k的偏导数为D_j为当前优化出的所有参考射野对第j个器官体元的实际剂量，得出g_k值最小的一组子射束组成的集合为参考射野。

3.如权利要求2所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，进行第一次优化时，D_j等于零。

4.如权利要求2所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，依据一第二模型求解该参考射野所需的强度，根据求出D_kj，D_kj为该当前优化出的第k个参考射野对第j个器官体元的剂量贡献，根据f(Y_k)＝∑w_j(∑Y_kD_kj-t_j)²对y_k进行优化。

5.如权利要求1所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，参考射野的个数或个数范围是被预定的。

6.如权利要求1所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，产生的子野强度有上下限约束，子野形状必须满足机器约束以及其他影响通过剂量验证的约束。

7.如权利要求1所述的旋转逆向调强放疗优化方法，其特征在于，对各参考射野所包含的各子野进行优化的步骤包括：进行子野形状和权重优化。

8.一种旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，包括：

9.如权利要求8所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，依据第一模型求得参考射野并确定相应子野形状，选取目标函数为其中，w_j为第j个器官体元的权重，D_ij为第i个子射束对第j个器官体元的单位剂量贡献，y_k为第k个备选射野当前的剂量贡献，t_j为第j个器官体元目标剂量，目标函数对y_k的偏导数为D_j为当前优化出的所有参考射野对第j个器官体元的实际剂量，得出g_k值最小的一组子射束组成的集合为参考射野。

10.如权利要求9所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，进行第一次优化时，D_j等于零。

11.如权利要求9所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，依据一第二模型求解该参考射野所需的强度，根据求出D_kj，D_kj为该当前优化出的第k个参考射野对第j个器官体元的剂量贡献，根据f(Y_k)＝∑w_j(∑Y_kD_kj-t_j)²对y_k进行优化。

12.如权利要求8所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，还包括剂量计算模块，连接该射野角度及形状优化模块和该直接子野优化模块，配置为计算射野的剂量分布。

13.如权利要求8所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，该直接子野优化模块通过进行子野形状和权重调整来对各参考射野所包含的各子野进行优化。

14.如权利要求8所述的旋转逆向调强放疗优化装置，其特征在于，还包括剂量体积直方图计算模块，连接该射野角度及形状优化模块和该直接子野优化模块，配置为计算射野的剂量体积直方图。